如何从 tune.svm (e1071) 中的 $best.model 获得交叉验证准确性？
How to get cross validation accuracy from $best.model in tune.svm (e1071)?
我无需调整就可以从 svm 获得模型的 cv 精度，如下所示。
model=svm(formula,data,kernel=kernel,gamma=gamma,degree=degree,coef0=coef0,cost=cost,cross=10)
model$tot.accuracy
但是，当我使用 tune.svm 时，我无法从 svm 获得模型的 cv 精度。
data(iris)
obj <- tune.svm(Species~., data = iris, cost = 1:2, gamma = 1:2, kernel = "radial")
obj$best.model
知道如何从 $best.model 获得准确度吗？
谢谢。
精度可以通过
获得
obj$best.performance
我无需调整就可以从 svm 获得模型的 cv 精度，如下所示。
model=svm(formula,data,kernel=kernel,gamma=gamma,degree=degree,coef0=coef0,cost=cost,cross=10)
model$tot.accuracy
但是，当我使用 tune.svm 时，我无法从 svm 获得模型的 cv 精度。
data(iris)
obj <- tune.svm(Species~., data = iris, cost = 1:2, gamma = 1:2, kernel = "radial")
obj$best.model
知道如何从 $best.model 获得准确度吗？
谢谢。
精度可以通过
获得obj$best.performance